1. 大學計算機應用專業有些什麼課程啊
主要課程
計算機軟硬體技術基礎、Linux操作系統、資料庫系統SQL、數據結構與C程序設計、單片機原理與技術、計算機網路原理、工程經濟、高級語言匯編、VB. net程序設計、多媒體軟體應用、計算機網路與網站建設、Delphi程序設計、Java語言程序設計、圖形圖像應用處理（PhotoShop）。
Flash動畫製作、微型計算機安裝調試維修、辦公室軟體應用操作、計算機輔助設計。本專業主要開設微機原理與介面技術、C語言、數據結構、操作系統、平面設計、VB程序設計語言、SQL SERVER資料庫應用、3DS軟體應用、網頁製作、Visual FoxPro應用基礎、工具軟體等課程。
(1)數理邏輯和計算機網路擴展閱讀
核心課程
1、Vf資料庫應用
主要講授資料庫的基本原理，資料庫系統的組成；關系型資料庫的特點、基本運算、數據組成；以Visual Foxpro為實例，學習資料庫的設計和開發，掌握資料庫的應用。
2、VB .NET程序設計
本課程主要講授VB .NET程序設計語言的集成開發環境、程序設計基礎、窗體和基本輸出輸入、常用控制項、工程和程序管理、應用程序的結構、菜單程序設計、窗體設計和文件處理等。
3、JAVA程序設計
本課程主要講授Java的語言規范、Java的編程技術及應用，主要內容有：Java基礎、流程式控制制、方法、數組、面向對象程序設計基礎、線程、圖形用戶界面設計等，使學生掌握用Java進行面向對象程序設計的基本方法。
2. 計算機與數學關系 是什麼
計算機科學和數學的關系有點奇怪。二三十年以前，計算機科學基本上還是數學的一個分
支。而現在，計算機科學擁有廣泛的研究領域和眾多的研究人員，在很多方面反過來推動
數學發展，從某種意義上可以說是孩子長得比媽媽還高了。
但不管怎麼樣，這個孩子身上始終流著母親的血液。這血液是the mathematical underpi
nning of computer science(計算機科學的數學基礎)，-- 也就是理論計算機科學。
現代計算機科學和數學的另一個交叉是計算數學/數值分析/科學計算，傳統上不包含在理
論計算機科學以內。所以本文對計算數學全部予以忽略。
最常和理論計算機科學放在一起的一個詞是什麼？答：離散數學。這兩者的關系是如此密
切，以至於它們在不少場合下成為同義詞。
傳統上，數學是以分析為中心的。數學系的同學要學習三四個學期的數學分析，然後是復
變，實變，泛函等等。實變和泛函被很多人認為是現代數學的入門。在物理，化學，工程
上應用的，也以分析為主。
隨著計算機科學的出現，一些以前不太受到重視的數學分支突然重要起來。人們發現，這
些分支處理的數學對象與傳統的分析有明顯的區別：分析研究的對象是連續的，因而微分
，積分成為基本的運算；而這些分支研究的對象是離散的，因而很少有機會進行此類的計
算。人們從而稱這些分支為「離散數學」。「離散數學」的名字越來越響亮，最後導致以
分析為中心的傳統數學分支被相對稱為「連續數學」。
離散數學經過幾十年發展，基本上穩定下來。一般認為，離散數學包含以下學科：
1) 集合論，數理邏輯與元數學。這是整個數學的基礎，也是計算機科學的基礎。
2) 圖論，演算法圖論；組合數學，組合演算法。計算機科學，尤其是理論計算機科學的核心是
演算法，而大量的演算法建立在圖和組合的基礎上。
3) 抽象代數。代數是無所不在的，本來在數學中就非常重要。在計算機科學中，人們驚訝
地發現代數竟然有如此之多的應用。
但是，理論計算機科學僅僅就是在數學的上面加上「離散」的帽子這么簡單嗎？一直到大
約十幾年前，終於有一位大師告訴我們：不是。D.E.Knuth(他有多偉大，我想不用我廢話了)在Stanford開設了一門全新的課程Concrete Mathematics。 Concrete這個詞在這里有兩層含義：
第一，針對abstract而言。Knuth認為，傳統數學研究的對象過於抽象，導致對具體的問題
關心不夠。他抱怨說，在研究中他需要的數學往往並不存在，所以他只能自己去創造一些
數學。為了直接面向應用的需要，他要提倡「具體」的數學。在這里我做一點簡單的解釋。例如在集合論中，數學家關心的都是最根本的問題--公理系統的各種性質之類。而一些具體集合的性質，各種常見集合，關系，映射都是什麼樣的，數學家覺得並不重要。然而，在計算機科學中應用的，恰恰就是這些具體的東西。Knuth能夠首先看到這一點，不愧為當世計算機第一人。
第二，Concrete是Continuous(連續)加上discrete(離散)。不管連續數學還是離散數學，
都是有用的數學！
前面主要是從數學角度來看的。從計算機角度來看，理論計算機科學目前主要的研究領域
包括：可計算性理論，演算法設計與復雜性分析，密碼學與信息安全，分布式計算理論，並
行計算理論，網路理論，生物信息計算，計算幾何學，程序語言理論等等。這些領域互相
交叉，而且新的課題在不斷提出，所以很難理出一個頭緒來。
下面隨便舉一些例子。
由於應用需求的推動，密碼學現在成為研究的熱點。密碼學建立在數論(尤其是計算數論)
，代數，資訊理論，概率論和隨機過程的基礎上，有時也用到圖論和組合學等。
很多人以為密碼學就是加密解密，而加密就是用一個函數把數據打亂。這就大錯特錯了。
現代密碼學至少包含以下層次的內容：
第一，密碼學的基礎。例如，分解一個大數真的很困難嗎？能否有一般的工具證明協議正
確？
第二，密碼學的基本課題。例如，比以前更好的單向函數，簽名協議等。
第三，密碼學的高級問題。例如，零知識證明的長度，秘密分享的方法。
第四，密碼學的新應用。例如，數字現金，叛徒追蹤等。
計算機的核心是計算，其本質是數學。計算機的生命是靠程序延續，演算法是程序的靈魂
摘自網路
3. 計算機4級包括哪些內容
4.圖論:
⑴無向圖與有向圖。
⑵路、迴路與圖的連通性。
⑶圖的矩陣表示。
⑷二部圖與完全二部圖。
⑸歐拉圖與哈密爾頓圖。
⑹平面圖。
⑺無向樹及其性質。
⑻生成樹。
⑼根樹及其應用。
四、操作系統
1.操作系統基本概念:
⑴操作系統的功能。
⑵操作系統的基本類型。
⑶操作系統的介面。
2.進程管理:
⑴進程、線程與進程管理。
⑵進程式控制制。
⑶進程調度。
⑷進程通信。
⑸死鎖。
3.作業管理:
⑴作業與作業管理。
⑵作業狀態與調度。
4.存儲管理:
⑴存儲與存儲管理。
⑵虛擬存儲原理。
⑶頁式存儲。
⑷段式存儲。
⑸段頁式存儲。
⑹局部性原理與工作集概念。
5.文件管理:
⑴文件與文件管理。
⑵文件的分類。
⑶文件結構與存取方式。
⑷文件目錄結構。
⑸文件存儲管理。
⑹文件存取控制。
⑺文件的使用。
6.設備管理:
⑴設備與設備分類。
⑵輸入輸出控制方式。
⑶通道技術。
⑷緩沖技術。
⑸設備分配技術與SPOOLing系統。
⑹磁碟調度。
7.典型操作系統的使用:
⑴UNIX的特點與使用。
⑵Linux的特點與使用。
⑶Windows的特點與使用。
五、軟體工程
1.軟體工程基本概念:
⑴軟體與軟體危機。
⑵軟體工程定義。
⑶軟體生命周期。
⑷軟體過程模型。
2.結構化分析與設計:
⑴問題定義與可行性研究。
⑵軟體需求分析。
⑶數據流程圖與數據字典。
⑷軟體體系結構設計。
⑸概要設計與詳細設計。
⑹模塊結構設計與數據結構設計。
⑺用戶界面設計。
3.原型化開發方法:
⑴原型化開發的基本原理。
⑵原型化開發模型。
⑶原型化開發過程。
⑷軟體復用。
4.面向對象分析與設計：
⑴面向對象基本概念。
⑵面向對象分析。
⑶面向對象設計。
⑷統一建模語言（UML）。
5.軟體測試:
⑴軟體測試的基本概念。
⑵軟體測試方法。
⑶測試用例設計。
⑷軟體測試過程。
6.軟體維護:
⑴軟體維護的基本概念。
⑵軟體維護活動。
⑶軟體可維護性。
⑷軟體維護的負作用。
7.軟體開發工具與環境:
⑴軟體開發工具。
⑵軟體工程環境。
8.軟體質量保證與軟體質量度量:
⑴軟體質量概念。
⑵軟體質量保證。
⑶軟體質量度量與評價。
⑷軟體技術的評審。
⑸軟體可靠性。
8.軟體管理:
⑴軟體管理職能。
⑵軟體項目組織與計劃。
⑶風險分析。
⑷項目進度與跟蹤。
⑸軟體配置管理。
⑹軟體過程成熟度模型（CMM）。
⑺軟體工程標准化與軟體文檔。
⑻軟體產權保護。
六、資料庫
1.資料庫基本概念:
⑴信息處理與資料庫。
⑵數據模型。
⑶資料庫系統結構。
⑷資料庫系統組成。
2.關系資料庫:
⑴關系資料庫的基本概念。
⑵關系數據模型。
⑶關系的完整性。
⑷關系代數。
⑸元組關系演算
⑹域關系演算。
3.關系資料庫標准語言SQL:
⑴SQL語言的特點。
⑵SQL語言的基本概念。
⑶數據定義。
⑷數據操縱。
⑸視圖。
⑹數據控制。
⑺嵌入式SQL。
4.關系資料庫設計理論:
⑴函數依賴。
⑵多值依賴。
⑶關系模式分解。
⑷關系模式的規范化。
5.資料庫保護:
⑴資料庫恢復。
⑵並發控制。
⑶完整性。
⑷安全性。
6.資料庫設計:
⑴資料庫設計的目標。
⑵資料庫設計的方法和步驟。
⑶需求分析。
⑷概念設計。
⑸邏輯設計。
⑹物理設計。
⑺資料庫的實施與維護。
7.資料庫管理系統:
⑴資料庫管理系統的組成。
⑵資料庫系統的工作過程。
⑶資料庫管理系統產品。
8.資料庫新技術：
⑴資料庫技術的發展。
⑵分布式資料庫。
⑶並行資料庫。
⑷多媒體資料庫。
⑸對象和對象-關系資料庫。
⑹資料庫倉庫。
⑺數據挖掘。
⑻Web資料庫。
七、計算機體系結構
1.體系結構的基本概念:
⑴計算機系統的層次結構。
⑵體系結構的定義。
⑶體系結構的分類。
⑷體系結構發展的影響因素。
⑸體系的定量分析。
2.存儲體系:
⑴存儲層次。
⑵Cache工作原理。
⑶虛存工作原理。
3.指令與時間並行性:
⑴指令優化策略。
⑵流水線技術。
⑶RISC。
4.並行處理技術:
⑴並行性概念。
⑵超流水線與超標量技術。
⑶向量處理機。
⑷陣列處理機。
⑸多處理機。
⑹機群處理機。
5.系統性能評價:
⑴性能評價概念。
⑵基準測試程序。
八、計算機網路與通信
1.計算機網路與Internet:
⑴網路發展與網路用戶。
⑵網路硬體。
⑶網路軟體。
⑷參考模型。
⑸網路實例（Internet）。
2.應用層:
⑴應用層概述。
⑵萬維網：HTTP。
⑶文件傳輸：FTP。
⑷電子郵件。
⑸域名系統：DNS。
⑹網路安全。
3.傳輸層:
⑴傳輸層概述。
⑵傳輸協議的要素。
⑶無連接傳輸：UDP。
⑷面向連接傳輸：TCP。
⑸擁塞控制。
4.網路層與路由:
⑴網路層概述。
⑵路由原理。
⑶Internet協議。
⑷Internet路由。
⑸服務質量。
⑹網路互聯。
5.鏈路層與區域網：
⑴數據鏈路層概述。
⑵流量控制。
⑶差錯控制。
⑷Internet鏈路層與HDLC。
⑸多路訪問協議與ETHERNET。
⑹數據鏈路層交換。
4. 計算機 數學 物理 邏輯 離散數學 數字電路 集成電路 自動化 計算機網路 電信 互聯網有什麼關系
聯系很密切哦，特別是數學與計算機的關系，要學計算機必須學好數學，邏輯 離散數學都是數學的一個分支，而數字電路 集成電路 自動化都可以算是物理的分支，都屬於物理的電學部分的。自動化就跟數學和物理都有關系了。而且數學和物理都是自動化的必修課程。計算機網路 電信 互聯網都屬於計算機一部分。
電信呢，是跟聯通，移動相關的部
門，主要經營互聯網，電話等通信業務。
互聯網就是平時所謂的「上網"的網了
5. 大學選擇計算機專業需要學哪些課程
計算機應用基礎、應用文寫作、數學、英語、德育、電工與電子技術、計算機網路技術、C語言、計算機組裝與維修、企業網安全高級技術、企業網綜合管理、windows server 2008操作系統、區域網組建、Linux伺服器操作系統、網路設備與網路技術（主要學習思科、華為公司設備的配置、管理、調試）、SQL Server、網路綜合布線技術、CAD繪圖等。
6. 看過數理邏輯的書，知道計算機和數理邏輯關系很大，但是不知道到底怎麼應用到計算機科學里的
我現在研二，我研究生專業是計算機應用技術。《數理邏輯》這門課很難，你應該是研究生階段才學的吧。我學過之後的感受是，這門課除非你繼續搞計算機基礎理論研究，比如說考中科院博士之類的，想把數理邏輯應用在計算機科學基本上不現實。毫不客氣地說，我們都沒有能力學好數理邏輯更不用說應用了，希望我的經驗對你有用，切記不要鑽研數理邏輯！！！
7. 大學里的計算機網路需要用數學嗎
當然需要。高深的東西要用 傳統上，數學是以分析為中心的。數學系的同學要學習三四個學期的數學分析，然後是復
變，實變，泛函等等。實變和泛函被很多人認為是現代數學的入門。在物理，化學，工程
上應用的，也以分析為主。
隨著計算機科學的出現，一些以前不太受到重視的數學分支突然重要起來。人們發現，這
些分支處理的數學對象與傳統的分析有明顯的區別：分析研究的對象是連續的，因而微分
，積分成為基本的運算；而這些分支研究的對象是離散的，因而很少有機會進行此類的計
算。人們從而稱這些分支為「離散數學」。「離散數學」的名字越來越響亮，最後導致以
分析為中心的傳統數學分支被相對稱為「連續數學」。
離散數學經過幾十年發展，基本上穩定下來。一般認為，離散數學包含以下學科：
1) 集合論，數理邏輯與元數學。這是整個數學的基礎，也是計算機科學的基礎。
2) 圖論，演算法圖論；組合數學，組合演算法。計算機科學，尤其是理論計算機科學的核心是
演算法，而大量的演算法建立在圖和組合的基礎上。
3) 抽象代數。代數是無所不在的，本來在數學中就非常重要。在計算機科學中，人們驚訝
地發現代數竟然有如此之多的應用。
但是，理論計算機科學僅僅就是在數學的上面加上「離散」的帽子這么簡單嗎？一直到大
約十幾年前，終於有一位大師告訴我們：不是。
D.E.Knuth(他有多偉大，我想不用我廢話了)在Stanford開設了一門全新的課程Concrete
Mathematics。 Concrete這個詞在這里有兩層含義：
第一，針對abstract而言。Knuth認為，傳統數學研究的對象過於抽象，導致對具體的問題
關心不夠。他抱怨說，在研究中他需要的數學往往並不存在，所以他只能自己去創造一些
數學。為了直接面向應用的需要，他要提倡「具體」的數學。
在這里我做一點簡單的解釋。例如在集合論中，數學家關心的都是最根本的問題--公理系
統的各種性質之類。而一些具體集合的性質，各種常見集合，關系，映射都是什麼樣的，
數學家覺得並不重要。然而，在計算機科學中應用的，恰恰就是這些具體的東西。Knuth能
夠首先看到這一點，不愧為當世計算機第一人。
第二，Concrete是Continuous(連續)加上discrete(離散)。不管連續數學還是離散數學，
都是有用的數學！
前面主要是從數學角度來看的。從計算機角度來看，理論計算機科學目前主要的研究領域
包括：可計算性理論，演算法設計與復雜性分析，密碼學與信息安全，分布式計算理論，並
行計算理論，網路理論，生物信息計算，計算幾何學，程序語言理論等等。這些領域互相
交叉，而且新的課題在不斷提出，所以很難理出一個頭緒來。
下面隨便舉一些例子。
由於應用需求的推動，密碼學現在成為研究的熱點。密碼學建立在數論(尤其是計算數論)
，代數，資訊理論，概率論和隨機過程的基礎上，有時也用到圖論和組合學等。
很多人以為密碼學就是加密解密，而加密就是用一個函數把數據打亂。這就大錯特錯了。
現代密碼學至少包含以下層次的內容：
第一，密碼學的基礎。例如，分解一個大數真的很困難嗎？能否有一般的工具證明協議正
確？
第二，密碼學的基本課題。例如，比以前更好的單向函數，簽名協議等。
第三，密碼學的高級問題。例如，零知識證明的長度，秘密分享的方法。
第四，密碼學的新應用。例如，數字現金，叛徒追蹤等。
現代社會科學技術高速發展，數學學科的發展也已經到了非常抽象的地步，但是計算機所應用的數學依然是之前的經典東西，怎麼樣學好數學，通過計算機這個平台用好數學，將計算引入世界的每一個角落，無時無可得都在運算，用於提高人類的生活質量，這將是我們計算機學科從業人員的終極目的和追求
8. 首都師范大學計算機科學與技術專業核心課程有什麼
計算機科學與技術
四年制本科 授工學學士學位
_
專業簡介：培養學生在計算機科學技術中，掌握堅實的理論和專業知識，具有分析問題、解決問題的能力，知識自我更新和不斷發展的能力的高素質人才。學生了解計算機前沿技術及發展趨勢，能適應國家及北京市信息化建設和發展的需要，具有較強的工程實踐能力, 可在計算機軟體、系統可靠性、智能教育等方面重點發展。本專業在北京市計算機專業評估排名第二。
核心課程：夯實計算機專業基礎，如電路
原理、圖論、數理邏輯、數據結構與演算法、資料庫原理、編譯原理、操作系統、計算機組成原理、計算機網路原理；充分的專業方向課程，如大數據、人工智慧原理、機器學習、網路工程、軟體測試、智能信息獲取技術、智能機器人技術及其模擬等。大多數課程既有理論知識的學習，也與之相對應的實驗課程，還有專門的實踐訓練課程，如程序設計綜合設計實踐、數字系統綜合設計實踐、軟體工程實踐、資料庫應用系統開發等。
專業特色：北京市特色專業。既重視理論教學又突出實踐能力鍛煉，培養學生扎實掌握計算機軟硬體系統的基本理論、分析設計方法及相關技術，掌握軟體工程的管理方法、測試技術，掌握智能科學的基礎理論和技術，具備科學研究、項目開發、組織管理、團隊協作等方面的綜合素質。
就業方向：計算機已經在各行各業普及應用，學生既可以繼續攻讀計算機科學與技術、軟體工程、人工智慧等學科的碩士學位，也可以到高校、科研單位和中外企業的研究中心從事相關領域的研究工作，到中外企業從事計算機軟硬體系統和計算機工程的研發工作，還可以在政府部門、教育機構、信息中心、數據中心及企業的技術部門和行政管理部門從事計算機教學、系統開發、項目管理、信息處理、技術管理、測試與維護和應用部署。
9. 數理邏輯是啥
數理邏輯又稱符號邏輯、理論邏輯。它是數學的一個分支，是用數學方法研究邏輯或形式邏輯的學科。其研究對象是對證明和計算這兩個直觀概念進行符號化以後的形式系統。數理邏輯是數學基礎的一個不可缺少的組成部分。雖然名稱中有邏輯兩字，但並不屬於單純邏輯學范疇。
所謂數學方法就是指數學採用的一般方法，包括使用符號和公式，已有的數學成果和方法，特別是使用形式的公理方法。
用數學的方法研究邏輯的系統思想一般追溯到萊布尼茨，他認為經典的傳統邏輯必須改造和發展，是之更為精確和便於演算。後人基本是沿著萊布尼茨的思想進行工作的。
簡而言之，數理邏輯就是精確化、數學化的形式邏輯。它是現代計算機技術的基礎。新的時代將是數學大發展的時代，而數理邏輯在其中將會起到很關鍵的作用。
邏輯是探索、闡述和確立有效推理原則的學科，最早由古希臘學者亞里士多德創建的。用數學的方法研究關於推理、證明等問題的學科就叫做數理邏輯。也叫做符號邏輯。
數理邏輯包括:「命題演算」和「謂詞演算」。
如果我們把命題看作運算的對象，如同代數中的數字、字母或代數式，而把邏輯連接詞看作運算符號，就象代數中的「加、減、乘、除」那樣，那麼由簡單命題組成復和命題的過程，就可以當作邏輯運算的過程，也就是命題的演算。
這樣的邏輯運算也同代數運算一樣具有一定的性質，滿足一定的運算規律。例如滿足交換律、結合律、分配律，同時也滿足邏輯上的同一律、吸收律、雙否定律、狄摩根定律、三段論定律等等。利用這些定律，我們可以進行邏輯推理，可以簡化復和命題，可以推證兩個復合命題是不是等價，也就是它們的真值表是不是完全相同等等。
命題演算的一個具體模型就是邏輯代數。邏輯代數也叫做開關代數，它的基本運算是邏輯加、邏輯乘和邏輯費，也就是命題演算中的「或」、「與」、「非」，運算對象只有兩個數 0和 1，相當於命題演算中的「真」和「假」。
邏輯代數的運算特點如同電路分析中的開和關、高電位和低電位、導電和截至等現象完全一樣，都只有兩種不同的狀態，因此，它在電路分析中得到廣泛的應用。
利用電子元件可以組成相當於邏輯加、邏輯成和邏輯非的門電路，就是邏輯元件。還能把簡單的邏輯元件組成各種邏輯網路，這樣任何復雜的邏輯關系都可以有邏輯元件經過適當的組合來實現，從而使電子元件具有邏輯判斷的功能。因此，在自動控制方面有重要的應用。
謂詞演算也叫做命題涵項演算。在謂詞演算里，把命題的內部結構分析成具有主詞和謂詞的邏輯形式，由命題涵項、邏輯連接詞和量詞構成命題，然後研究這樣的命題之間的邏輯推理關系。
命題涵項就是指除了含有常項以外還含有變項的邏輯公式。常項是指一些確定的對象或者確定的屬性和關系；變項是指一定范圍內的任何一個，這個范圍叫做變項的變域。命題涵項和命題演算不同，它無所謂真和假。如果以一定的對象概念代替變項，那麼命題涵項就成為真的或假的命題了。
命題涵項加上全程量詞或者存在量詞，那麼它就成為全稱命題或者特稱命題了。
這么說你能理解嗎?希望對你有幫助 ^_^
10. 計算機4級都考什麼
2005年全國計算機等級考試四級考試大綱
基本要求
1.具有計算機及其應用的基礎知識。
2.熟悉計算機操作系統，軟體工程和資料庫的原理及其應用。
3.熟悉計算機體系結構、系統組成和性能評價的基礎和應用知識。
4.具有計算機網路和通信的基礎知識。
5.具有計算機應用項目開發的分析設計和組織實施的基本能力。
6.具有計算機應用系統安全性和保密性知識。
考試內容
一、計算機系統組成及工作原理
1. 基本概念:
⑴ 計算機系統的硬體組成。 ⑵ 計算機系統的層次結構。 ⑶ 計算機的主要性能指標。
2.運算方法基礎與運算器:
⑴ 數值數據在計算機中的表示。 ⑵ 非數值數據在計算機中的表示。 ⑶ 數據校驗碼。 ⑷ 基本的算術運算。 ⑸ 基本的邏輯運算。 ⑹ 運算器的組成。
3.指令系統及控制器:
⑴ 指令格式和指令的定址方式。 ⑵ 指令類型。 ⑶ 控制器的組成。 ⑷ CPU的總體結構。 ⑸ 中斷系統。
4.存儲系統
⑴ 存儲系統原理。 ⑵ 半導體隨機存儲器和只讀存儲器。 ⑶ 主存儲器的組成與讀寫操作。 ⑷ 外存儲器的工作原理。
5.輸入/輸出設備與輸入/輸出系統：
⑴ 常用輸入/輸出設備。。 ⑵ 程序查詢方式。 ⑶ 程序中斷方式。 ⑷ DMA方式。 ⑸ 通道方式。 ⑹ 典型匯流排。
二、數據結構與演算法
1.基本概念:
⑴ 數據結構的基本概念。 ⑵ 演算法的定義、性質、描述與演算法分析。
2.線性表:
⑴ 線性表的基本概念。 ⑵ 線性表的順序存儲結構。 ⑶ 線性表的鏈式存儲結構（單鏈表、循環鏈表、雙向鏈表。
3.數組:
⑴ 數組的基本概念（定義，基本操作）。 ⑵ 數組的存儲方法。 ⑶ 特殊矩陣的壓縮存儲。
4.堆棧與隊列:
⑴ 堆棧的基本概念與操作。 ⑵ 堆棧的順序存儲結構。 ⑶ 堆棧的鏈式存儲結構。 ⑷ 隊列的基本概念與操作。 ⑸ 隊列的順序存儲結構。 ⑹ 隊列的鏈式存儲結構。
5.樹和二叉樹:
⑴ 樹的基本概念（定義，名詞術語）和存儲方法。 ⑵ 二叉樹的基本概念及性質。 ⑶ 二叉樹順序存儲結構與鏈式存儲結構。 ⑷ 二叉樹的遍歷（前序遍歷，中序遍歷，後序遍歷，按層次遍歷）。 ⑸ 線索二叉樹。 ⑹ 二叉排序樹（建立與查找）。
6.圖:
⑴ 圖的基本概念（定義，分類，名詞術語）。 ⑵ 圖的存儲方法（鄰接矩陣存儲方法，鄰接表存儲方法）。 ⑶ 圖的遍歷（深度優先搜索，廣度優先搜索）。 ⑷ 最小生成樹。 ⑸ 最短路徑問題。 ⑹ 拓撲排序。
7.文件及其查找:
⑴ 數據文件的基本概念。 ⑵ 順序文件及其查找方法（順序查找方法，折半查找方法）。 ⑶ 索引文件及其查找方法。 ⑷ 散列文件及其查找方法。
8.內排序:
⑴ 排序的基本概念（定義，功能，分類）。 ⑵ 插入排序方法。 ⑶ 選擇排序方法。 ⑷ 起泡排序方法。 ⑸ 希爾排序方法。 ⑹ 快速排序方法。 ⑺ 堆排序方法。 ⑻ 二路歸並排序方法。
五、軟體工程
1.軟體工程基本概念:
⑴ 軟體與軟體危機。 ⑵ 軟體工程定義。 ⑶ 軟體生命周期。 ⑷ 軟體過程模型。
2.結構化分析與設計:
⑴ 問題定義與可行性研究。 ⑵ 軟體需求分析。 ⑶ 數據流程圖與數據字典。 ⑷ 軟體體系結構設計。 ⑸ 概要設計與詳細設計。 ⑹ 模塊結構設計與數據結構設計。 ⑺ 用戶界面設計。
3.原型化開發方法:
⑴ 原型化開發的基本原理。 ⑵ 原型化開發模型。 ⑶ 原型化開發過程。 ⑷ 軟體復用。
4.面向對象分析與設計：
⑴ 面向對象的基本概念。 ⑵ 面向對象分析。 ⑶ 面向對象設計。 ⑷ 統一建模語言（UML）。
5.軟體測試:
⑴ 軟體測試的基本概念。 ⑵ 軟體測試方法。 ⑶ 測試用例設計。 ⑷ 軟體測試過程。
6.軟體維護:
⑴ 軟體維護的基本概念。 ⑵ 軟體維護活動。 ⑶ 軟體可維護性。 ⑷ 軟體維護的負作用。
7.軟體開發工具與環境:
⑴ 軟體開發工具。 ⑵ 軟體工程環境。
8.軟體質量保證與軟體質量度量:
⑴ 軟體質量概念。 ⑵ 軟體質量保證。 ⑶ 軟體質量度量與評價。 ⑷ 軟體技術的評審。 ⑸ 軟體可靠性。
8.軟體管理:
⑴ 軟體管理職能。 ⑵ 軟體項目組織與計劃。 ⑶ 風險分析。 ⑷ 項目進度與跟蹤。 ⑸ 軟體配置管理。 ⑹ 軟體過程成熟度模型（CMM）。 ⑺ 軟體工程標准化與軟體文檔。 ⑻ 軟體產權保護。